데이터 정제 역할을 짚은 답변
약 92초
공정 데이터 프로젝트에서 데이터 정제를 맡아 문제를 푼 경험을 1인칭으로 설명한다.
제가 학부 산학 프로그램에서 제조 공정 데이터를 다루는 프로젝트에 참여한 경험이 있습니다. 제 역할은 화려하지 않았습니다. 분석에 앞서 데이터를 정제하는 일이었습니다.
작아 보였지만, 거기서 저는 큰 문제를 만났습니다. 공정 장비마다 데이터를 기록하는 주기와 형식이 달랐고, 중간중간 빠진 값이 많았습니다. 처음에 저는 빈 값을 덮어놓고 평균으로 채웠다가, 분석 결과가 왜곡된 실패를 했습니다.
그 뒤로 저는 빠진 값이 왜 생겼는지부터 따졌습니다. 장비 점검 시간에 생긴 결측과, 센서 오류로 생긴 결측은 다르게 다뤄야 했습니다. 이렇게 데이터의 신뢰성을 먼저 확보하자, 뒤따른 분석도 단단해졌습니다. 제 역할은 작았지만, 정제가 어긋나면 그 위 모든 분석이 흔들린다는 걸 그 프로젝트에서 배웠습니다.
이 결의 특징
역할이 화려하지 않은 데이터 정제였다고 밝히되, 공정 장비마다 기록 주기·형식이 다르고 빠진 값이 많은 난점을 만난 점이 또렷합니다. 빈 값을 평균으로 채웠다 분석이 왜곡된 실패 뒤 결측이 왜 생겼는지부터 따져 점검 시간 결측과 센서 오류 결측을 다르게 다룬 대목이, 신뢰성을 먼저 확보해 뒤따른 분석을 단단히 한 결로 읽히게 합니다.
이 결이 통하는 자리
'정제가 어긋나면 그 위 모든 분석이 흔들린다'는 인식이 평균 대체 실패로 받쳐질 때 통합합니다. 작은 역할이라도 결측 원인을 가른 구체가 또렷한 자리에서 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.